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お客様の声をご紹介します。
DXやAIに関する実際のお客様の声（事例）をご紹介します。
カードブランド、都道府県、入会店舗、職務、職業、性別、入会年月日、配偶者有無、年齢、月平均利用額、月平均利用回数…
スコアリングエンジン
アプリ
株式会社アイズファクトリー
営業支援ツールに記録されているデータ（契約履歴情報、評点、業種、従業員数、事業所数、親企業有りフラグ、役員、ページ遷移数、活動情報、等）から、 営業先ごとの受注確率を予測した。
シングルソースのアンケートデータから、最終的に車をご購入されたカスタマーが、もともとカーセンサーや競合他社に対してどんな考えを持っていたか、 またどんな属性を持っているのかを明らかにした。 CMなどのプロモーションによる広告効果が明確になったことで、投資に対する効果が可視化できた。
PoC/受託解析
顧客データを解析することでアウトバウンドコール先の電話がつながる確率と受注する確率を予測した。 「定期会員を解約されたお客様」の再獲得の施策に活用している。
業務アプリ構築サービス
顧客データを解析することでアウトバウンドコール先の購入見込み度を予測した。購入見込み度リストの確度は高く、今後は、リストの見込度に応じて、どこまでの人に送るか、またどの人までフォローを送るかを実施予定。
採用時のアンケート等のデータを解析して候補者ごとに退職する確率を予測する、コールセンターのスタッフ採用に関する分析システムを開発した。…
様々なクライアント企業に対してデータ活用推進のためのコンサルティングを行っていく中で課題となっていた『良い分析結果が出ても、なかなか運用に結び付かない』をデータ活用研修を受講していただくことで解決した。
ハンズオンセミナー
人材教育
コンタクトセンターのデータを分析することで「コンタクトセンター業務の改善ポイントの可視化」に活用している。
名刺管理ツールSansanに蓄積されてデータから、各リードの受注確率を予測した。受注確率が高いところから優先的に営業をかけることで、休眠顧客の掘り起こしや新しい部署との新規取引でもアポイントが取りやすくなった。
アウトバウンドコールのリストに対して電話接続の可能性を予測した。その結果、ターゲットの絞込みを行い効率的に架電ができる様になった、購入割合を点数化し順位別に出す事ができる様になりクライアントへの戦略提案に繋がった、クライアントへの紹介ラインアップサービス数のUP、といった成果が得られた
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